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| 本文作者： 吳德新 | 2017-10-28 20:00 |
繼今年6月份拿到NEA領(lǐng)投、GGV跟投的5000萬美金B(yǎng)輪融資后，9月初Drive.ai與Lyft宣布將在舊金山灣區(qū)開啟自動駕駛打車服務(wù)的試運營。緊接著在同一個月內(nèi)，Drive.ai宣布拿到東南亞打車巨頭Grab 1500萬美金的投資，并將在未來幾個月內(nèi)籌建新加坡辦公室。
加州和新加坡可以說是目前全球針對自動駕駛測試法規(guī)建設(shè)最開放和完善的兩個地區(qū)，Drive.ai與Lyft合作的自動駕駛打車服務(wù)上線在即，而新加坡也將成為他們在亞洲擴張的第一站，在這個時間點上雷鋒網(wǎng) · 新智駕探訪了Drive.ai位于Mountain View的總部。
2015年，斯坦福AI實驗室的6個博士/碩士生集體休學，他們邀請了機器人學家Carol Reiley和資深商界顧問Fred Rosenzweig加盟，組建了一個規(guī)模頗大的創(chuàng)始團隊。到當年4月，團隊拿到了一筆5萬美金的種子基金，并在硅谷Santa Clara的硅谷創(chuàng)源孵化器開啟了真正的車庫創(chuàng)業(yè)。
Drive.ai聯(lián)合創(chuàng)始人王弢告訴我們，眼下團隊已經(jīng)超過80人，超過半數(shù)在做軟件方面的工作。因為Drive.ai在整個自動駕駛解決方案的設(shè)計中采用深度學習優(yōu)先的策略（deep learning first），所以很多軟件工作都與深度學習相關(guān)，除了常規(guī)的感知、定位、規(guī)劃、控制外：
深度學習需要跑大量的訓練數(shù)據(jù)，他們有專門團隊進行架構(gòu)設(shè)計和基礎(chǔ)設(shè)施的搭建，比如GPU運算集群；
深度學習訓練需要高質(zhì)量的標注數(shù)據(jù)，所以Drive.ai內(nèi)部開發(fā)了一套數(shù)據(jù)工具，通過半自動化加人工的方法提升數(shù)據(jù)的標注效率。據(jù)說此前業(yè)界有人完成一個小時的數(shù)據(jù)標注需要800個小時，而Drive.ai使用工具可以把效率提高20多倍，并且標注的信息非常完整（比如在三維激光雷達點云中，把車輛、行人、自行車、車道線都標注出來）；
他們在搭建專門的車載信息通訊系統(tǒng)（message passing system），用于連接各個傳感器和中央處理器等節(jié)點之間的通訊，這個系統(tǒng)相當于是ROS。但因為ROS并不是針對自動駕駛設(shè)計的，所以他們設(shè)計了一套比ROS效率更高的系統(tǒng)；
王弢現(xiàn)在主要負責開發(fā)規(guī)劃和控制算法的團隊；此外Drive.ai有自己的地圖定位系統(tǒng)，模擬器的開發(fā)則是跨數(shù)據(jù)標注、數(shù)據(jù)可視化、規(guī)劃與控制三部分的團隊。
到今年，Drive.ai已經(jīng)完成了自動駕駛技術(shù)在3種不同車型上的適配，包括最早的林肯MKZ，后來的奧迪A4，以及新近加入的一款廂式車（van）。王弢告訴我們，這意味著Drive.ai的自動駕駛系統(tǒng)已經(jīng)可以在混動車、燃油車以及商用車等多個車型之間移植。
而新加入的廂式車，也意味著他們的技術(shù)不僅應(yīng)用在載人，也做好了載貨遞送的準備。
Drive.ai的技術(shù)路線一貫強調(diào)深度學習優(yōu)先。
僅從傳感器方案來看，他們面向后裝市場的自動駕駛改裝套件（retrofit kit）已經(jīng)逐漸定型。以奧迪A4為例，他們在車頂正上方連接了4個16線激光雷達，車頂兩側(cè)斜放2個16線激光雷達，車頂上方和兩側(cè)再配合多個魚眼攝像頭，車頭加裝1個毫米波雷達。不同車型使用的傳感器方案略有差異，團隊也會隨著市面上可用傳感器的變化，調(diào)整一部分的技術(shù)選型。比如新的廂型車上就采用了更高線束的激光雷達，整個方案使用激光雷達的數(shù)量也相應(yīng)減少。選擇將大部分傳感器集中在車頂，對Drive.ai來說，也便于這一套方案進行批量部署。
在Drive.ai的實車上，我們還可以看到4個激光雷達底下有一個LED屏幕，用來顯示跟其他車輛及行人交互的信息。這個屏幕背后還集成了一些處理器，它們會將傳感器獲取到的數(shù)據(jù)進行預(yù)處理。
整體來說，Drive.ai的后裝改裝套件會包含一套傳感器方案、用于跟外界交互的屏幕，以及封裝在一起的處理器，這3部分硬件集成在一起構(gòu)成了車頂?shù)哪K，然后連接到后備箱的計算機上。王弢說，目前整套系統(tǒng)的功耗，通過算法優(yōu)化大概是幾百瓦的樣子，相當于是一臺高性能的游戲PC，像奧迪A4這樣的燃油車也可以支撐系統(tǒng)的運營。
在車庫里，Drive.ai已經(jīng)準備了將近10輛樣車。現(xiàn)在他們跟外部的合作方式主要是：OEM開放車輛的一部分CAN接口，Drive.ai完成線控的改造，然后接入自動駕駛的軟硬件，第一批車輛會通過與商業(yè)車隊運營方的方式開始運營（比如Lyft或者是物流車隊）。
9月7日，Drive.ai與Lyft聯(lián)合宣布很快將在舊金山灣區(qū)面向公眾提供自動駕駛打車服務(wù)的試運營（Pilot Program）。在這個項目中，Drive.ai會利用現(xiàn)在的3種車型組建一個混合車隊。根據(jù)Lyft的描述，如果乘客選擇的路徑剛好是他們的高精度地圖已經(jīng)覆蓋的區(qū)域，那么乘客就有可能會打到自動駕駛的汽車。王弢告訴我們，Drive.ai與Lyft會專門為此開發(fā)一個新的app，這個app不同于現(xiàn)有的Lyft app，會利用Lyft的車輛乘客調(diào)度后臺，在應(yīng)用交互層面又會融入Drive.ai的設(shè)計。
因為加州DMV在頒發(fā)自動駕駛路測牌照時，各個自動駕駛公司已經(jīng)繳納了500萬美金的擔保金并且為測試車輛購買了保險。所以目前在技術(shù)框架和法規(guī)流程的部分，自動駕駛打車服務(wù)面向公眾開放已經(jīng)準備就緒，目前Lyft和Drive.ai更多的是在討論技術(shù)實施的細節(jié)。
王弢向我們透露，除了與Lyft、Grab兩個已經(jīng)公布的合作外，Drive.ai還會有一個規(guī)模更大的落地項目。
下面是王弢接受雷鋒網(wǎng)·新智駕采訪的部分對話，新智駕做了不影響原意的編輯。
新智駕：你們的車載信息通訊系統(tǒng)不用ROS，是因為ROS效率太低嗎？
王弢：我知道業(yè)界很多公司在用ROS，但因為ROS畢竟不是為了自動駕駛設(shè)計的，所以我們自己在專門設(shè)計這一套系統(tǒng)。
ROS是學術(shù)界的產(chǎn)物，它一開始設(shè)計出來就是為了跑在機器人上。它有幾個好處，一個就是開源，開源以后大家都會去使用，會有一個社區(qū)，但這也就造就了里面冗余的工具特別多，很多東西并不是為了自動駕駛而設(shè)計，而且很多東西會造成多余的操作。
當時我們驗證下來就覺得ROS冗余太多，不夠精簡、不夠?qū)Ｗⅲ虼宋覀儧Q定自己做一個更好，更切合自動駕駛需要的系統(tǒng)。
新智駕：Drive.ai現(xiàn)階段怎樣用你們的產(chǎn)品跟車企合作，能否舉一個例子？
王弢：我們之前的合作模式主要就是車企開放車上的CAN接口、線控接口，但線控的實現(xiàn)是我們自己做，最底層的接口還是需要跟車企合作。
就目前來說我們主要的合作伙伴是商業(yè)車隊。在已有的車隊基礎(chǔ)上，我們幫他們進行自動化改造，我們將turn key solution加裝到車隊上，幫他們節(jié)約成本，這是第一步。
我覺得這些商業(yè)車隊會首先大規(guī)模地應(yīng)用自動化、自動駕駛技術(shù)，因為他們對價格不像終端消費者那么敏感，對汽車外型也沒有那么嚴格的要求。
目前打造真正L4、L5，完全不需要駕駛員的自動駕駛系統(tǒng)，還是需要很多冗余的傳感器，如果真的要做到外觀上把所有傳感器全部藏起來（整個系統(tǒng)達到量產(chǎn)的標準），即使是大車企想做這個事情，整合工作我們覺得沒有幾年是做不下來的。短時間內(nèi)，這個車肯定看起來會比較科幻一點，終端的消費者可能會比較不接受這個外型。
但對于車隊來說是，并不是那么在乎車外型是到底怎么樣，看上去標新立異一點可能對他們本身的宣傳甚至會有好處。
我們主要可以幫他們節(jié)省成本。因為車隊目前基本上駕駛員的成本，在美國可能要達到70%，所以這是很大的一塊，如果可以幫助他們節(jié)省到的一部分成本，這對于他們來說是非常大的幫助。
新智駕：Drive.ai跟合作伙伴的合作方式，比如跟車隊部署改裝套件這樣的方案，OEM在這里面有一些目標？除了開放接口，他們還有什么想法？
王弢：OEM目前的主要商業(yè)模式還是賣車給終端消費者，他們大部分利潤都是來自這一塊。
現(xiàn)在有一個自動駕駛的趨勢，他們也會奔向這個潮流，會有一些嘗試，嘗試量產(chǎn)一些帶有L2、L3功能的車型，甚至有目標是作為L4的車，可能自己也會組建一些車隊。
我知道有幾家車廠在組建共享出行的車隊，這個對于他們來說是下一個可能的增長點。但如果大家都選擇共享出行，那大家都不會去買車了，對于他們自己本身商業(yè)模式會有一定的沖擊。
車商的優(yōu)勢，一個在于系統(tǒng)的整合，把傳感器、激光雷達、攝像頭、毫米波雷達、計算平臺等等整合進汽車，這是他們的強項。一旦有解決方案以后，他們可以把成本降低，大規(guī)模生產(chǎn)，這也是他們的強項。
但在這個過程當中，我覺得他們也有很多需要學習的地方。比如他們在硬件方面有一套，但普遍來說業(yè)界都不認為車廠在軟件方面是非常有優(yōu)勢的。我們覺得我們可以在這塊幫助車廠，這也是我們的合作模式之一。
新智駕：L3這一塊你們會有合作嗎，因為現(xiàn)在車企對于量產(chǎn)L3還是很感興趣？
王弢：L3目前不是我們的重點，目前公司的重點還是L4。
新智駕：運營方面Drive.ai會跟車隊合作，這個車隊是指什么？是指Lyft這樣的平臺還是更傳統(tǒng)一些貨運車隊，還是商務(wù)車車隊？
王弢：運營方面，我們希望可以成為自動駕駛的平臺，核心的自動駕駛算法都是一樣的，我們可以開放這些車隊運營的服務(wù)接口，比如一家物流公司想要跟我們合作的話，我們也可以開放一個接口給他們。
但核心自動駕駛的核心技術(shù)還是由我們來維護。
新智駕：Drive.ai現(xiàn)在已經(jīng)部署的3個車型，對你們來說有什么不一樣，如何挑選的這3個車型？
王弢：一開始的話，如果要快速搭建系統(tǒng)的話，林肯MKZ是比較不錯的選擇。奧迪A4，也是第一個嘗試來展示我們交付turn key solution的能力，系統(tǒng)不需要大改動就可以放在不同車型上面。
第三個商用車這一塊，我們也是展示能夠做商用車的線控，同時我們的系統(tǒng)也不需要大改動在商用車上就可以實現(xiàn)。
新智駕：Drive.ai跟Lyft的合作，你們會把這些無人車掛靠到Lyft平臺上嗎？
王弢：不一定完全使用Lyft的平臺，可能會有一些差異，因為用戶體驗上還是有一些不同。
我們也要打造一個Drive.ai自己的平臺，在用戶界面上面跟普通的Lyft會有不同，是一個聯(lián)合的APP。
新智駕：剛剛我們聊到Drive.ai也在開發(fā)自己的高精度地圖，這是具體是怎樣的？
王弢：目前內(nèi)部還是用的（自己開發(fā)的）高精度地圖，但依賴程度沒有那么高，我們對它的依賴方式也是會比較靈活一些。
比如有的公司在使用高精度地圖的時候，他們是利用車道線的反射值來判斷車道線的位置，跟地圖進行匹配，進行定位。
但是我們發(fā)現(xiàn)，一旦下雨車道線反射率會有很大變化，所以這就是為什么在雨下得比較大的時候，可能有的技術(shù)方案是無法開的，因為地面會形成一層薄薄的水幕，所以雷達光打到地面上以后，它就很少有返回了，這其實是一個難點。
我們在定位上采取的是稍微有一點不同的路徑，這樣對于環(huán)境的敏感度不用很高，我們已經(jīng)公布過一段雨天路測的視頻。
新智駕：之前Drive.ai對外有談到，不止會做載客，還會做貨物的遞送，兩者會有什么不一樣嗎？
王弢：對于我們來說沒有太大區(qū)別，因為我們選車型的時候也是選擇了一個可以載人和載貨兩用的平臺。
載貨會通過跟物流公司合作，目前已經(jīng)在談了。
新智駕：B輪融資完了之后，Drive.ai有一個retrofit kit的規(guī)劃，現(xiàn)在有什么樣的進展？
王弢：retrofit kit就是turn key solution的另一個說法，retrofit的意思就是后裝，我們暫時還不追求跟車進行完美的整合。還是在已有的車輛上進行改裝，這樣保證迭代的速度，能夠更早把自動駕駛技術(shù)落地。
新智駕：你們會考慮做自己芯片或者定制芯片嗎？
王弢：暫時不會。
新智駕：你們今年的目標是什么？
王弢：今年我們會有一個更大規(guī)模一點的落地項目，目前還沒有公布。
新智駕：Waymo早期想重新設(shè)計汽車，最后落地的時候并沒有重新設(shè)計一個汽車。ZOOX現(xiàn)在在重新設(shè)計一個新的汽車。
OEM和自動駕駛公司對未來汽車長什么樣會不會有比較大分歧，大家想的以后汽車是什么樣子的？
王弢：我還是那句話，造車并不是一件容易的事情，雖然大家可能認為汽車行業(yè)并不是一個高科技的行業(yè)，但汽車行業(yè)是非常非常成熟的行業(yè)，它發(fā)展了一百多年，內(nèi)部知識積累不是我們這些公司可以做的，可以很快趕上的。
當然電動汽車可能是一個彎道超車的機會，但是我覺得這會有一個過程，在這個過程當中，我覺得自動駕駛不能去等，不能去等電動汽車成型以后再搞自動駕駛，這兩塊得齊頭并進。因為自動駕駛一些功能實現(xiàn)以后會促進電動汽車的發(fā)展。
舉一個例子，電動汽車現(xiàn)在有一大問題是充電樁不夠，充電時間比較長，但如果你能夠?qū)崿F(xiàn)汽車共享，你把車開到一個地方以后，然后這輛車可以自動開去附近充電樁進行充電。這樣使用電動車的門檻就會降低了。
同時我們知道內(nèi)燃機是一個比較復(fù)雜的系統(tǒng)，雖然現(xiàn)在也可以做內(nèi)燃機的自動駕駛改裝，但在引擎模型上，還是會比電動車需要做更多一些的工作。電動車的模型會簡單很多，對于自動駕駛改造來說也是一個利好。
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